HBase是三维有序存储的，通过rowkey（行键），column key（column family和qualifier）和TimeStamp（时间戳）这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位。
HBase中rowkey可以唯一标识一行记录，在HBase查询的时候，有三种方式：
- 通过get方式，指定rowkey获取唯一一条记录
- 通过scan方式，设置startRow和stopRow参数进行范围匹配
- 全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录
一、 rowkey长度原则
rowkey是一个二进制码流，可以是任意字符串，最大长度64kb，实际应用中一般为10-100bytes，以byte[]形式保存，一般设计成定长。
建议越短越好，不要超过16个字节，原因如下：
- 数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的，如果rowkey过长，比如超过100字节，1000w行数据，光rowkey就要占用100*1000w=10亿个字节，将近1G数据，这样会极大影响HFile的存储效率；
- MemStore将缓存部分数据到内存，如果rowkey字段过长，内存的有效利用率就会降低，系统不能缓存更多的数据，这样会降低检索效率。
- 目前操作系统都是64位系统，内存8字节对齐，控制在16个字节，8字节的整数倍利用了操作系统的最佳特性。
二、rowkey散列原则
如果rowkey按照时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将rowkey的高位作为散列字段，由程序随机生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个RegionServer，以实现负载均衡的几率。如果没有散列字段，首字段直接是时间信息，所有的数据都会集中在一个RegionServer上，这样在数据检索的时候负载会集中在个别的RegionServer上，造成热点问题，会降低查询效率。
三、rowkey唯一原则
必须在设计上保证其唯一性，rowkey是按照字典顺序排序存储的，因此，设计rowkey的时候，要充分利用这个排序的特点，将经常读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放到一块。
四、避免热点
HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的，这种设计优化了scan操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于scan。然而糟糕的rowkey设计是热点的源头。
热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点（访问可能是读，写或者其他操作）。大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力，引起性能下降甚至region不可用，这也会影响同一个RegionServer上的其他region，由于主机无法服务其他region的请求。设计良好的数据访问模式以使集群被充分，均衡的利用。
为了避免写热点，设计rowkey使得不同行在同一个region，但是在更多数据情况下，数据应该被写入集群的多个region，而不是一个。
最常用的避免热点的方法是时间戳反转，比如 Long.Max_Value - timestamp 得到的值就能均匀散列开来。
五、其他建议
尽量减少行和列的大小
在HBase中，value永远和它的key一起传输的。当具体的值在系统间传输时，它的rowkey，列名，时间戳也会一起传输。如果你的rowkey和列名很大，甚至可以和具体的值相比较，那么你将会遇到一些有趣的问题。HBase storefiles中的索引（有助于随机访问）最终占据了HBase分配的大量内存，因为具体的值和它的key很大。可以增加block大小使得storefiles索引再更大的时间间隔增加，或者修改表的模式以减小rowkey和列名的大小。压缩也有助于更大的索引。列族尽可能越短越好，最好是一个字符
冗长的属性名虽然可读性好，但是更短的属性名存储在HBase中会更好
